태그: #deep-learning

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• PyTorch 완전 정복 가이드: Zero to Hero — 텐서부터 분산 학습까지

  PyTorch의 기초부터 고급 기법까지 완전히 정복하는 가이드. 텐서 연산, 자동 미분, CNN/RNN/Transformer 구현, 분산 학습까지 실전 예제와 함께 단계별로 학습합니다.

  2026-03-17 · 35 분 읽기 #pytorch#deep-learning#ai#python#neural-network

• 딥러닝 모델 양자화 완전 정복: INT8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF 마스터하기

  딥러닝 모델 양자화를 완전히 마스터하는 가이드. FP32에서 INT8, INT4까지의 양자화 원리, GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes, AutoGPTQ, llama.cpp까지 실전 예제로 완벽히 이해합니다.

  2026-03-17 · 38 분 읽기 #quantization#model-compression#gptq#awq#gguf

• 멀티모달 AI 완전 정복: CLIP, LLaVA, GPT-4V, Gemini Vision 마스터하기

  멀티모달 AI의 기초부터 최신 비전-언어 모델까지 완전히 마스터하는 가이드. CLIP, BLIP-2, LLaVA, InstructBLIP, GPT-4V, Gemini Vision, Claude Vision 활용법과 멀티모달 RAG까지 실전 코드로 배웁니다.

  2026-03-17 · 41 분 읽기 #multimodal#vision-language#clip#llava#gpt-4v

• 그래프 신경망(GNN) 완전 정복: GCN, GAT, GraphSAGE부터 분자 설계까지

  그래프 신경망(GNN)의 기초부터 최신 연구까지 완전 정복 가이드. 그래프 이론, GCN, GraphSAGE, GAT, Graph Transformer, 분자 설계, 소셜 네트워크 분석까지 PyTorch Geometric으로 실전 구현합니다.

  2026-03-17 · 32 분 읽기 #gnn#graph-neural-network#gcn#gat#pytorch-geometric

• 생성형 AI 완전 정복: GAN, VAE, 디퓨전 모델 마스터하기

  생성형 AI의 핵심 아키텍처를 완전히 마스터하는 가이드. VAE(변분 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망), DDPM(디퓨전 모델), Stable Diffusion까지 수식과 PyTorch 코드로 완벽히 이해합니다.

  2026-03-17 · 32 분 읽기 #generative-ai#gan#vae#diffusion-model#stable-diffusion

• 딥러닝 학습 방법론 완전 정복: 최적화부터 분산 학습까지

  딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키는 모든 기법을 다루는 완전 가이드. 경사 하강법, 옵티마이저, 학습률 스케줄링, 정규화, 배치 정규화, 전이학습, 파인튜닝, 분산 학습까지 실전 코드와 함께 배웁니다.

  2026-03-17 · 42 분 읽기 #deep-learning#training#optimization#regularization#distributed-training

• 딥러닝 디버깅 완전 가이드: 학습 실패 진단부터 성능 최적화까지

  딥러닝 모델 학습 실패를 체계적으로 진단하고 해결하는 완전 가이드. Loss NaN, 기울기 소실/폭발, 과적합, 느린 수렴, 메모리 부족 등 모든 일반적인 문제의 원인과 해결책을 실전 코드와 함께 배웁니다.

  2026-03-17 · 33 분 읽기 #deep-learning#debugging#pytorch#training#optimization

• AI/ML 논문 읽기에 필요한 수학 + LaTeX/KaTeX 총정리

  AI/ML 논문을 읽을 때 반드시 만나는 수학 개념(선형대수·미적분·확률통계·최적화)과 LaTeX/KaTeX 수식 문법을 실전 예시 중심으로 총정리합니다. 기호 치트시트, 수식 패턴 해설, MDX 블로그 렌더링 팁까지 한 번에 다룹니다.

  2026-03-08 · 26 분 읽기 #ai-papers#math#latex#katex#linear-algebra

• KAN(Kolmogorov-Arnold Networks) 논문 분석: MLP를 대체하는 학습 가능한 활성화 함수 아키텍처

  Kolmogorov-Arnold Networks(KAN) 논문을 심층 분석합니다. Kolmogorov-Arnold 표현 정리의 수학적 배경, B-스플라인 활성화 함수, MLP 대비 정확도·해석가능성 비교, 그리고 실전 구현 코드를 다룹니다.

  2026-03-08 · 38 분 읽기 #ai-papers#kan#kolmogorov-arnold#neural-network#mlp

• 나만의 GPT 만들기 — nanoGPT로 처음부터 학습하는 언어 모델

  Andrej Karpathy의 nanoGPT를 활용해 GPT 언어 모델을 처음부터 학습합니다. Transformer 아키텍처의 핵심 원리, 토크나이저, Self-Attention, 학습 루프까지 코드와 함께 완전 해부합니다.

  2026-03-03 · 9 분 읽기 #ai#llm#gpt#nanogpt#transformer

• AI를 위한 수학 완전 가이드 — 선형대수부터 정보이론까지

  AI/딥러닝에 필요한 수학을 코드와 직관으로 정리합니다. 선형대수(행렬, 고유값), 미적분(편미분, 역전파), 확률/통계(베이즈, 분포), 최적화(경사하강법), 정보이론(엔트로피, KL-divergence)까지.

  2026-03-02 · 16 분 읽기 #ai#mathematics#linear-algebra#calculus#probability

• Mamba 논문 리뷰: Selective State Space Models로 Transformer를 넘어서

  Mamba(Selective State Space Models) 논문을 심층 리뷰한다. S4에서 Mamba까지의 발전 과정, Selective Scan 메커니즘, Hardware-Aware 알고리즘, 그리고 Mamba-2의 State Space Duality까지 코드와 함께 분석.

  2026-03-02 · 11 분 읽기 #mamba#state-space-model#ssm#transformer#linear-attention

• Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 논문 분석

  Transformer의 대안으로 주목받는 Mamba 아키텍처를 깊이 분석합니다. Selective State Space Model의 핵심 아이디어, 하드웨어 최적화 알고리즘, 실험 결과까지 논문의 주요 내용을 코드와 함께 살펴봅니다.

  2026-03-02 · 11 분 읽기 #ai-papers#mamba#ssm#state-space-model#transformer

• Wan Text-to-Video/Image-to-Video와 Z Image Turbo 완벽 분석: 차세대 비디오·이미지 생성 모델의 아키텍처와 활용

  Alibaba Wan의 Text-to-Video/Image-to-Video 모델 아키텍처, 학습 방법론, 비디오 생성 파이프라인과 Z Image Turbo의 초고속 이미지 생성 기술을 심층 분석하고, Sora/Kling/Runway 등 경쟁 모델과 비교하며 실전 활용 가이드를 제공한다.

  2026-03-01 · 54 분 읽기 #wan#text-to-video#image-to-video#z-image-turbo#video-generation

• Text-to-Image 모델 학습 방법론 완벽 가이드: GAN에서 Flow Matching까지

  GAN, VAE, Diffusion, Flow Matching까지 Text-to-Image 생성 모델의 핵심 아키텍처별 학습 방법론을 논문 기반으로 심층 분석한다. Stable Diffusion, DALL-E, Imagen, Flux 등 주요 모델의 학습 전략과 Fine-tuning 기법을 포괄적으로 다룬다.

  2026-03-01 · 63 분 읽기 #deep-learning#text-to-image#diffusion#stable-diffusion#generative-ai

• vLLM을 넘어선 새로운 왕좌: SGLang이 LLM 인퍼런스의 판도를 바꾸는 5가지 이유

  SGLang의 RadixAttention 기반 KV 캐시 관리, 29% 처리량 우위의 하이퍼 스페셜라이즈드 설계, 4000라인 Python Zero-Overhead 스케줄러, Prefill-Decode Disaggregation, Compressed FSM 기반 구조화된 생성까지 — vLLM을 넘어 차세대 LLM 인퍼런스 표준으로 부상한 SGLang의 5가지 혁신을 심층 분석한다.

  2026-03-01 · 52 분 읽기 #sglang#llm-inference#vllm#radix-attention#model-serving

• HunyuanVideo와 LTX-2 완벽 분석: 오픈소스 비디오 생성 모델의 아키텍처, 성능, 실전 활용 가이드

  Tencent HunyuanVideo(13B)와 Lightricks LTX-2(19B)의 아키텍처, 학습 방법론, 성능 벤치마크를 심층 분석하고, Wan 2.1/CogVideoX/Mochi 등 오픈소스 비디오 생성 모델 생태계 전체를 비교하며 실전 활용 가이드를 제공한다.

  2026-03-01 · 62 분 읽기 #hunyuan-video#ltx-video#ltx2#text-to-video#image-to-video

• ACE-Step: AI 음악 생성의 새로운 패러다임 — 아키텍처, 학습 방법, 실전 활용 완벽 분석

  ACE-Step 음악 생성 모델의 아키텍처, 학습 방법론, 텍스트-투-뮤직 생성 원리를 심층 분석하고, MusicGen, Suno, Udio 등 경쟁 모델과 비교하며 AI 음악 생성의 현재와 미래를 조망한다.

  2026-03-01 · 53 분 읽기 #ace-step#music-generation#ai-music#deep-learning#diffusion

• 딥러닝을 위한 Linux GPU 서버 완전 구축 가이드

  NVIDIA 공식 문서를 기반으로 딥러닝 개발을 위한 Linux GPU 서버를 NVIDIA 드라이버부터 Docker GPU 환경까지 단계별로 구축하는 가이드를 정리한다.

  2026-03-01 · 27 분 읽기 #linux#gpu#cuda#nvidia-driver#deep-learning

• NVIDIA GPU Operator 완벽 가이드: 구성요소, 설치, KubeVirt GPU 패스스루까지 총정리

  NVIDIA GPU Operator의 아키텍처와 7대 핵심 구성요소(Driver, Container Toolkit, Device Plugin, DCGM, MIG Manager, Node Feature Discovery, GFD)의 역할을 상세히 분석하고, Helm 기반 설치, KubeVirt와의 GPU/vGPU 패스스루 통합, MIG 파티셔닝, 모니터링, 트러블슈팅까지 실전 가이드를 총정리한

  2026-03-01 · 60 분 읽기 #gpu-operator#nvidia#kubernetes#kubevirt#gpu